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Enregistrement W4397048018 · doi:10.1681/asn.20233411s1675a

Effects of Lactobacillus rhamnosus GG on Gut-Derived Uremic Toxins and Gut Microbiome in Non-Dialysis CKD Patients

2023· article· en· W4397048018 sur OpenAlexaff
Somkanya Tungsanga, Sedthasith Treewatchareekorn, Win Kulvichit, Pisut Katavetin, Asada Leelahavanichkul

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactobacillus rhamnosusGut microbiomeUremic toxinsDialysisGut floraMedicineMicrobiologyMicrobiomeLactobacillusGastroenterologyInternal medicineBiologyImmunologyKidney diseaseBacteriaBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Accumulation of uremic toxins in chronic kidney disease (CKD) is linked to progression to kidney failure via multiple mechanisms, including gut dysbiosis and gut-derived uremic toxins (GDUT) production. We explored the effects of Lactobacillus rhamnosus GG (GG), a probiotic, on GDUT and gut microbiome in CKD patients. Methods: We conducted a randomized, double-blinded, controlled trial. After 2-week run-in, non-dialysis CKD stage 3-5 patients were assigned to receive LGG or placebo for 8 weeks and additional 12-week follow-up. Primary outcomes were changes in serum GDUTs (Indoxyl sulfate;IS, P-cresol sulfate;PCS) at end of treatment. Secondary outcomes included fecal microbiome analysis, serum inflammatory markers, eGFR, proteinuria, and adverse effects. In parallel, in vitro effects of E.coli lysate (ECL) with/without LGG-conditioned media (LCM) were explored in Caco-2 enterocytes and THP-1 macrophages. Results: Among 60 participants (aged 70.15±12 years; 57% male; eGFR 38.17 ml/min/1.73m2), 30 each group, baseline characteristics were comparable. At the end of treatment, median changes in serum IS and PCS from baseline were lower in probiotic group (-0.89 vs +0.15 μmol/L, P<0.01) and (+0.1vs +1.0 μmol/L, P=0.01), respectively. Serum inflammatory markers were lower in probiotic group (endotoxin 0.29 vs 1.19 U/mL; P=0.02, IL-6 1.25 vs 2.52 pg/mL; P<0.01, and TNF-a 0.04 vs 0.36 pg/mL; P=0.02). The eGFR, proteinuria, and adverse effects were comparable. Fecal microbiome analysis in probiotic group showed decreased diversity and reduction in pathogenic Proteobacteria (Fig 1). In vitro, there were higher pro-inflammatory gene expression in Caco-2 and THP-1 cells with ECL, and lower enterocyte integrity. These effects were attenuated with LCM, indicating protective effects on enterocyte inflammation and integrity. Conclusions: LGG improved gut dysbiosis, attenuated GDUT production, and reduced inflammatory responses linked to CKD progression. Probiotics may have a role in retarding CKD progression. Larger RCT is warranted.Fecal microbiome analysis at end of treatment

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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